導水裂隙帶高度預測的PCA-BP模型
作者：施龍青; 黃紀云; 韓進; 秦道霞; 郭玉成 山東科技大學地球科學與工程學院; 山東青島266590; 山東科技大學計算機科學與工程學院學院; 山東青島266590; 肥城礦業集團單縣能源有限責任公司; 山東菏澤274300; 肥城白莊煤礦有限公司; 山東泰安271000
摘要：導水裂隙帶是工作面頂板突水的重要通道,準確預測工作面頂板導水裂隙帶發育高度是預防頂板突水的首要任務。本文在總結導水裂隙帶高度影響因素的基礎之上,選取采高、硬巖巖性比例系數、工作面斜長、推進速度和采深作為影響導水裂隙帶高度的主要因素。收集山東省和安徽省綜采導水裂隙帶高度實例,運用灰色關聯分析(grey relational analysis, GRA)法得出采深是導水裂隙帶高度的主要影響因素,其他因素是次要影響因素的結論。通過主成分分析(principal component analysis, PCA)法對樣本數據進行降維,消除了影響因素之間的相關性,將確定的主成分作為輸入層的神經元,基于MATLAB建立了PCA-BP神經網絡預測模型,該模型在結果的穩定程度和準確程度上均優于常規的BP神經網絡,且最大預測相對誤差僅為3.8%。
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中國科技論文雜志
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